論文の概要: Transparent NLP: Using RAG and LLM Alignment for Privacy Q&A

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06652v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 16:42:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:42.284594
• Title: Transparent NLP: Using RAG and LLM Alignment for Privacy Q&A
• Title（参考訳）: 透明NLP:プライバシQ&AにおけるRAGとLCMアライメントの利用
• Authors: Anna Leschanowsky, Zahra Kolagar, Erion Çano, Ivan Habernal, Dara Hallinan, Emanuël A. P. Habets, Birgit Popp,
• Abstract要約: 一般データ保護規則では、正確な処理情報を明確でアクセスしやすいものにする必要がある。 本稿では,その義務を果たすためのアライメント技術によって強化された,最先端の検索生成システムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.86510147965235
• License:
• Abstract: The transparency principle of the General Data Protection Regulation (GDPR) requires data processing information to be clear, precise, and accessible. While language models show promise in this context, their probabilistic nature complicates truthfulness and comprehensibility. This paper examines state-of-the-art Retrieval Augmented Generation (RAG) systems enhanced with alignment techniques to fulfill GDPR obligations. We evaluate RAG systems incorporating an alignment module like Rewindable Auto-regressive Inference (RAIN) and our proposed multidimensional extension, MultiRAIN, using a Privacy Q&A dataset. Responses are optimized for preciseness and comprehensibility and are assessed through 21 metrics, including deterministic and large language model-based evaluations. Our results show that RAG systems with an alignment module outperform baseline RAG systems on most metrics, though none fully match human answers. Principal component analysis of the results reveals complex interactions between metrics, highlighting the need to refine metrics. This study provides a foundation for integrating advanced natural language processing systems into legal compliance frameworks.
• Abstract（参考訳）: 一般データ保護規則(GDPR)の透明性原則は、データ処理情報を明確で正確でアクセスしやすいものにすることを要求する。 この文脈で言語モデルは約束を示すが、確率論的性質は真理性と理解性を複雑にする。 本稿では、GDPR義務を満たすためのアライメント技術により強化された最先端のレトリーバル拡張生成システム(RAG)について検討する。 我々は、プライバシQ&Aデータセットを用いて、Rewindable Auto-Regressive Inference(RAIN)のようなアライメントモジュールと、提案した多次元拡張であるMultiRAINを組み込んだRAGシステムの評価を行った。 応答は正確性と理解性に最適化され、決定論的および大規模言語モデルに基づく評価を含む21のメトリクスを通じて評価される。 その結果、アライメントモジュールを持つRAGシステムは、ほとんどのメトリクスにおいてベースラインRAGシステムより優れており、人間の答えと完全に一致しないことがわかった。 結果の主成分分析は、メトリクス間の複雑な相互作用を明らかにし、メトリクスを洗練する必要性を強調します。 本研究は,高度な自然言語処理システムを法的コンプライアンスフレームワークに統合するための基盤を提供する。

関連論文リスト

• Improving Retrieval-Augmented Generation through Multi-Agent Reinforcement Learning [51.54046200512198]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は、外部の現在の知識を大規模言語モデルに組み込むために広く利用されている。 標準的なRAGパイプラインは、クエリ書き換え、文書検索、文書フィルタリング、回答生成など、いくつかのコンポーネントから構成される。 これらの課題を克服するため,RAGパイプラインを多エージェント協調作業として,各コンポーネントをRLエージェントとして扱うことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T14:24:50Z)
• SKETCH: Structured Knowledge Enhanced Text Comprehension for Holistic Retrieval [0.7421845364041001]
  本稿では、意味テキスト検索と知識グラフを統合することにより、RAG検索プロセスを強化する新しい手法であるSKETCHを紹介する。 SKETCHは、p answer_relevancy, faithfulness, context_precision, context_recallといった主要なRAGASメトリクスのベースラインアプローチを一貫して上回っている。 結果は、SKETCHがより正確で文脈的に関連する応答を提供する能力を強調し、将来の検索システムに新しいベンチマークを設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T22:51:56Z)
• Unanswerability Evaluation for Retrieval Augmented Generation [74.3022365715597]
  UAEval4RAGは、RAGシステムが解答不能なクエリを効果的に処理できるかどうかを評価するために設計されたフレームワークである。 我々は、6つの未解決カテゴリを持つ分類を定義し、UAEval4RAGは、多様で挑戦的なクエリを自動的に合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T19:11:55Z)
• Semantic Tokens in Retrieval Augmented Generation [0.0]
  本稿では,確率的RAGシステムと決定論的に検証可能な応答のギャップを埋めるための評価モジュールを導入した新しい比較RAGシステムを提案する。 このフレームワークは、高い精度と検証可能性を必要とする領域において、より信頼性が高くスケーラブルな質問応答アプリケーションを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T16:52:06Z)
• DLaVA: Document Language and Vision Assistant for Answer Localization with Enhanced Interpretability and Trustworthiness [34.170341753045776]
  本稿では,文書VQAの応答ローカライゼーション機能を備えたMLLMを改良する新しい手法であるDLaVAを紹介する。 我々はOCRに依存しないアーキテクチャとOCRに依存しないアーキテクチャの両方を提示する。 我々の貢献は、空間的アノテートされた視覚コンテンツに応答を接地することで、解釈可能性と信頼性を高めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T06:17:11Z)
• SFR-RAG: Towards Contextually Faithful LLMs [57.666165819196486]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) は、外部コンテキスト情報を大言語モデル(LLM)と統合し、事実の精度と妥当性を高めるパラダイムである。 SFR-RAG(SFR-RAG)について述べる。 また、複数の人気かつ多様なRAGベンチマークをコンパイルする新しい評価フレームワークであるConBenchについても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T01:08:18Z)
• VERA: Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems [5.709401805125129]
  VERAは、大規模言語モデル(LLM)からの出力の透明性と信頼性を高めるために設計されたフレームワークである。 VERAが意思決定プロセスを強化し、AIアプリケーションへの信頼を高める方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T21:59:59Z)
• RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework [69.4501863547618]
  本稿では,様々なシナリオにまたがってRAGシステムを評価するためのフレームワークであるRAGvalを紹介する。 事実の正確性に着目し, 完全性, 幻覚, 不適切性の3つの新しい指標を提案する。 実験結果から, RAGEvalは, 生成した試料の明瞭度, 安全性, 適合性, 豊かさにおいて, ゼロショット法とワンショット法より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T13:35:11Z)
• Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。 本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。 本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:13:46Z)
• RAGGED: Towards Informed Design of Retrieval Augmented Generation Systems [51.171355532527365]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は言語モデル(LM)の性能を大幅に向上させる RAGGEDは、様々な文書ベースの質問応答タスクにわたるRAG構成を分析するためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T02:26:31Z)
• CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [49.16989035566899]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。 本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:25:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。